什么影响了新兴市场
—基于11个国家面板数据的实证研究
赵颖岚1樊凯欣1万晓莉2
(1.四川大学经济学院，成都610065; 2.西南财经大学中国金融研究中心，成都610074) [摘要]运用面板数据模型和似不相关回归模型，分析新兴市场国家资本项目开放的影响因素，结果表明：本国经济增长、物价稳定、汇率市场化和对外贸易增长会增加资本项目开放度，货币供应量和 外汇储备增长会减少资本项目开放度；固定汇率制下的新兴市场国家资本项目开放程度比浮动汇率制下更 高；不同国家资本项目开放的主要因素不同，但经济发展特点相似的国家往往类似；在美洲地区、欧洲地 区和亚洲地区，资本项目开放共同的主要因素为经济基本面（GDP、CPI)和汇率。中国应借鉴其他新兴 市场国家的经验，稳步推进资本项目开放，争取在2022年左右能达到发达国家水平。
[关键词]新兴市场国家；资本项目开放；汇率市场化
[中图分类号]F113 [文章编号]1002 - 3054 (2015) 11 -0072 -08
[文献标识码]A[D O I]10. 13262/j.bjsshkxy.bjshkx. 151109
c、弓l 言
20世纪80年代以来，以金砖国家为代表的 一批发展中国家和转型国家经济在发展市场经济 的过程中取得了快速的增长，被称为新兴市场国 家。在20世纪80年代债务危机后，国际资本纷 纷流向新兴市场国家，对其经济发展发挥着重要 作用。然而，外国资本在促进新兴市场国家经济 快速增长的同时，也不可避免地增大了经济运行 的风险。1994年的墨西哥金融危机，1997年的 东南亚货币危机，1998年的俄罗斯金融危机以 及1999年的巴西金融危机，都与这些国家资本 市场的过度开放存在紧密联系。2013年以来，伴随着美国经济的持续复苏，美联储逐步退出量 化宽松的货币政策。这一政策预期给新兴市场国 家带来了巨大的冲击，东南亚、东欧和南美等地区的资本大规模外流，货币贬值，增长停滞。[1]因此，研究新兴市场国家资本项目开放程度对新 兴市场国家具有重要意义。
中国在成长为世界第二大经济体的同时，资 本项目开放相对缓慢，在上海自由贸易区的建设 中，中国才进一步推进了人民币在资本项目下的 可兑换。虽然资本项目管制减小了资本快速流动 给金融安全和经济稳定带来的风险，但是也放弃 了外资流入和本国资本对外投资带来的长期稳定 的“开放红利”，不利于实现中国经济新常态增 长。从长期看，中国资本项目应该实现充分开 放。而其他国家的开放资本项目的实践是中国应 该努力汲取的宝贵财富。与中国相比，大多数新 兴市场国家资本项目开放较早，程度较深，而经 和金融 化的过 。因，研究新兴市场国家的资本项目开放对中国也具有重
[收稿日期]2014 - 07 - 08
[作者简介]赵颖岚（1978 -)，男，四川广安人，四川大学经济学院讲师；樊凯欣（1993 -)，男，河北石家庄人，四川大学经济学院本科生；万晓莉（1979 -)，女，四川成都人，西南财经大学中国金融研究中心副教授.
[基金项目]国家社会科学基金项目（15B JY181)
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什么影响了新兴市场国家资本项目开放度？—
—基于11个国家面板数据的实证研究
要意义。
x t新兴市场国家资本项目开放有较多研究。然而，前人绝大多数研究只注意了资本项目开放 的某一个因素，没有能够综合地加以考察，而且 目前并没有文献进一步实证分析资本项目开放度 的影响因素。本文试图弥补这些不足，在如下方 面进行拓展研究。首先，全面归纳分析影响新兴 市场国家资本项目开放的理论因素，构建计量模 型。其次，运用了面板数据模型和似不相关回归 模型首次深入实证研究了
新兴市场国家整体、个 体和分地区资本项目开放的因素。再次，在其基 础上预测了中国资本项目开放度变化情况。最 后，希望从实证结论中得出一些有益的启示和 建议。
二、理论和计量模型
本文关注的被解释变量是新兴国家的资本项 目开放度指数。一国资本项目开放程度的高低，不仅与本国基本经济情况相关，还受到金融部 门、贸易部门等因素的影响。因此，设定如下解 释变量。
1.国内生产总值
与小国相比，经济大国可以调动更多的资源 保卫经济主权，抵御外部冲击的能力更强。一国 国内生产总值的增加，能够增强本国经济实力，推动本国资本项目开放。如李威和张志超(2012)所揭示的，经济发展阶段对政府的选择 具有重要影响。[2]
2.消费者物价指数
消费者物价指数维持在较低水平的国家，物价 上涨的压力更小，有利于本国的资本项目开放。
3•汇率制度，固定汇率制为1，浮动汇率制为〇
根据Mundell不可能三角形，在保持货币政 策独立性的前提下，汇率制度越趋于浮动，往往 伴随着资本项目的进一步开放，理论上两者之间 可能存在负向关系。
4•广义货币供应量
资本市场的开放能够动摇货币政策的独立 性，国际资本流动显著影响货币供给，货币存量 成为不可控因素。[3]货币供给量稳定，有利于本 国的资本项目开放。
5•贸易开放度
Wong and Carranza(1998)认为经常项目是 资本项目的格兰杰因果关系检验原因，二者存在
相互促进的关系。[4](P11)孟晓宏（2004)认为两
个项目之间存在双向因果关系，经常项目和资本 项目的正向冲击在较长时间内都会改善对方状 况。[5]经常项目的开放会促进资本项目的开放。
6•外汇储备
外汇储备相对比较充足时，一国面对国际市 场的波动能够调动更多的资源保卫本国经济主 权，有利于资本项目的开放。
7•汇率
货币可兑换与汇率有必然的联系。[6]从理论 上讲，汇率相对稳定时更有利于资本项目的开 放。但在实践中，资本项目开放往往是汇率大幅 贬值导致的结果。但也有研究表明，只要资本双 向流动，人民币汇率对资本项目开放的影响并不 明显。因此，汇率对于资本项目开放度的影响尚 不。
8•存款利率
本国金融市场的发展和金融自由化的推进，特别是利率市场化改革往往使存款利率相对改革 前提高，这也有利于资本项目的开放。
最终的模型设定为：
K a o p e r h$!+"G D P u+"C P I&+/33P E G&+ "风,）5T〇P e n& +"6S e e r v?+"8l r a t e&+s&
其中，为资本项目开放度指数，J I P为国 内生产总值，C P I为消费者物价指数，P E J为汇 率制度虚拟变量，62为广义货币供给量，/0%7为贸易开放度，R e e r v e为外汇储备，E R为汇 率，I a(为存款利率，！为常数项。#为扰动项，包 括其他无法控制的因素。
新兴市场国家代表了国际经济舞台上一股薪 新的力量，有着共同的利益诉求。但同时，这些 国家之间
差异也很大，需要进行单独的讨论。因此，本文首先使用固定效应和随机效应模型给出 了整体系数的估计，但由于扰动项可能存在相关，所以使用SU R变系数模型估计不同国家的系数。
三、数据和描述
本文使用11个新兴市场国家[7]1970 - 2011年 的非平衡面板数据。kaopen指数来自于Chinn and
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北京社会科学2015年第11期
Ito(2013 #的计算。)8*PEG 来自于Shambaugh (2013)的计算。)9*GDP、CPI$M2$ Irate、Reserve、ER$出口 和进口 来自于国际货币基金组织的IFS(国际金融统计）数据库。
K a p e n指数根据IM F出版的AREAER，综 虚拟变量 和 （P E G固汇率制为1，动汇率制为0。G D P以2005年为基期 （M2 国货币计量，元为单位。TOpen的公式为（本国 口+本国进口总额#/本国'DP。E R为本国货币相对美 元的汇率，上表示本国货币。Reserve以SDRs计量，元为单位。
1给 1970年以来新兴市场国家资本项
度的变化。中国、和
期的数据。，廷 1993年 进改 度迅速上升，从2001年起又加强管制，度迅速下。从1998年始，到2005年 度达到 高的水平。1
度自20 90年 来一直上升。俄
20 90 年 ~，
度有所下降，进入21 来又逐渐上升。泰国度1970年以来基本不变，2007年然下降。印度 亚 度在1982年上升，到1995年 不变，但在东南亚 机迅速下降。韩国从20 70年 始推进资
，20 80年 到一定的度，东南亚金融危机期间有所下降，随又加快 的步伐。印度 度从1970年来都没有 变化，一 于较低水平。墨西哥 度从1994年 机后大幅上升，一直都 高的 度。从20
90年代稳步推进 ，度渐
上升，2002年取消了外汇管制，达到高水平。中国的 度从20 70年 来一于较低的水平，1987年至1992年对 项目
严格管制。
图1新兴市场国家资本项目开放度
四、整体实证结果
表1给出了模型的估计结果。其中，基准模 型和 模型1-6 固效应估，模
7 随机效应估 。模的结果表明，本国'D P对 度有 的正向，国C PI对 度有 的负向
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，P E G对 度有 的正向影。随着本国 的持续增长，物 低的稳定水平，的条件更加成熟，有于国家 地推进资本项目的进程。固汇率制下，度
动汇率制下更高，这与 的浮动汇率与资
的政策搭配不同。究其原因，是
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—基于11个国家面板数据的实证研究
市场国家的独特性。根据“三元悖论”，新兴市 场国家更多地是采用了固定汇率制与资本项目开 放，放弃货币政策独立性的政策组合。新兴市场 国家往往在固定汇率制下就放开了资本项目，结 果大多导致了金融危机，被迫放弃了固定汇率制 度，同时又对资本项目完全开放加以一定的限 制，两者之间有正向关系。
扩展模型1引入汇率变量E R。汇率贬值对 资本项目开放度有显著的正向影响。新兴市场国 家往往在汇率市场化导致本国货币大幅贬值的同 时开放资本项目，汇率稳定对资本项目开放的促 进作用不明显。扩展模型2引入货币供给量变 量。货币供给量对资本项目开放度有显著的负向 影响。货币供给量的过快增长往往导致高通货膨 胀和经济恶化，新兴市场国家在开放资本项目的 同时大多紧缩信贷，控制货币供给量的过快增 长，两者之间存在负向的关系。扩展模型3引入 贸易开放度变量TOpen。贸易开放度对资本项目 开放度有显著的正向影响。随着贸易开放度的提高，本国与国外经济的联系越来越大，为资本项 目开放奠定了基础，并且推动了资本项目的开 放。扩展模型4引入外汇储备变量Reserve。外 汇储备对资本项目开放度有显著的负向影响，与 通常的认识不符。然而随着资本项目的开放，用 于支付经常
项目外部储备的刚性需求下降。资本 往往从单向流入转为双向流入和流出，外汇储备 规模会下降，两者之间有负向关系。扩展模型5 入汇率变量 E R。汇率对 度的
与 模 1，汇率 对
度有 的正向 。模 6 入 率变量Irate。利率对资本项目开放度有正向的影响，但 不显著。金融体系的市场化发展往往会导致利率 的提高，这也会推动本国资本项目开放，但其并 不是新兴市场国家资本项目开放的重要因素。随 着变量的逐步引入，拟合优度不断增加。扩展模 型7采用随机效应估计方法，估计结果和固定效 应基本一致，模型具有稳健性。Hausman检验结 果也表明应该采用固定效应模型。
表1资本项目开放度整体实证结果
被解释
变量
资本项目开放度Kaopen
解释
变量
基准模型扩展模型1扩展模型2扩展模型3扩展模型4扩展模型5扩展模型6扩展模型7
GDP 0.0096##
(0.0014)
0.0081 #*#
(0.0015)
0018##
(0.0025)
0.0165##
(0.0026)
0.0238 ##
(0.0033)
0.0208##
(0.0037)
0.0207 ##
(.0039)
0.019 ##
(0.0036)
CPI -0.00044##
(0.00015)
-0.00044##
(0.00015)
-0.00038 ##
(0.00018)
-0.00049##
(0.00018)
-0.00041##
(0.0001)
-0.00042##
(0.00018)
-0.0011#
(0.0006)
-0.0011##
(0.0006)
PEG 0.568##
(0.121)
0.5514##
(0.12)
0.623 ##
(0.201)
0 674##
(0.2)
0.587 ##
(0.196)
0 587##
(0.196)
0.595 ##
(0.198)
0.562 ##
(0.194)
M2-6.32e-08##
(1.98e-08)
-6.14e-08##
(1.96e-08)
_8.60e_08##
(2.M e-08)
-
7.54e-08##
(2.11e-08)
-7.62e-08##
(2.18e-08)
-6.51e-08##
(2.07e-08)
TOpen 1.025##
(0.445)
0.749#
(0.441)
0.950##
(0.452)
1.099##
(0.4715)
1.101##
(0.443)
Reserve -.00012##
(0.000037)
-0._##
(0.000038)
-0._##
(0.00003)
-
0.0001##
(0.00003)
ER 0.0313##
(0.011)
0.0281 #
(0.0157)
0.028#
(0.0159)
0.0333 ##
(0.0153)
Irate 0.00025
(0.0002)
0.00025
(0.0002)
C -1.047##
(0.123)
-0.986##
(0.123)
-1.765##
(0.214)
-2.133##
(0.265)
-
2.458##
(0.275)
-2.407
(0.275)
-2.447#*#
(0.292)
-2.529##
(0.454)
R20.15110.16940.2530.27260.31330.32440.32530.3241注：括号里的数字为标准误差；#、##、###分别代表在10%、5%、1%的显著性水平上统计显著。下表同
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五、分国家实证结果：
运用似不相关回归
本部分通过似不相关（seemingly unrelated regressions，简称SUR)模型，估计不同国家资 本项目开放度的具体影响因素的不同系数。[10]我 们按照这些国家不同经济发展特点分为五类分别 探讨。估计结果如表2所示，大部分估计结果的 系数符合经济含义。
第一类，对于经济转轨国家（俄罗斯、波 兰），经济的基本面（GDP、C P IM M2)是决定
度的 因素。20 80 年
来，转轨经济体内部进行了大量从计划经济向市 场经济过渡的改革。与内部改革相比，资本项目 开放更多地受到经济基本面的影响。波兰在转轨 国家中率先恢复增长，国际金融危机中同样独树 一帜，表现出；俄罗斯在普京上台后依托能源 价格的上涨实现增长，并成为代表新兴经济体的 金砖国家之一。在经济增长的过程中，货币供应 量由快速增加转为稳定增加，通货膨胀从高位逐 步下降，促进了资本项目开放度的增长。
第二类，中国和韩国是东亚新兴经济体的代 表，影响其资本项目开放的因素大致相同，但受 到发展阶段不同的影响也存在一些差异。两国出口导向型的发展模式带来了快速的经济增长和大 量外汇储备，G
DP、Reserve和E R成为影响资本 项目开放度的共同因素。由于中国发展阶段较韩 国滞后，直到1978年十一届三中全会后才开始 逐步享受“开放红利”，在规避广泛参与国际分 工所带来风险的同时，高贸易开放度（TOpen)反而影响了资本项目开放的进程。从Irate系数 来看，由于中国金融市场化发展较慢，利率受到 管制，相对均衡利率处于较低的水平，与较低的 资本项目开放度有正向的关系。而在东南亚金融 危机后，韩国货币供应量（M2)增长放缓，与 资本项目开放度存在负向关系。
第三类，不只是东亚新兴经济体通过积极参 与国际分工实现了国民经济的迅速发展，巴西、智利和印度尼西亚三国同样成就斐然。与中韩相 比，巴智印三国缺乏广阔的大陆纵深，受到国际 市场的影响更加剧烈。表现在资本项目开放度 上，贸易开放度TOpen和汇率E R成为其共同的 影响因素。由于国情差异悬殊，三国资本项目开 放度的影响因素也存在着很大的差异。不同于其 他拉美国家，智利的经济成就常被归因为自由市 场经济模式，其资本项目开放的影响因素比较单一。巴西和印尼作为地区大国，经济的基本面 (GDP、M2)对于资本项目开放具有显著影响。
表2资本项目开放度分国家实证
被解释
变暈
资本项目开放度Kaopen
不同
类型
第一类国家第二类国家第三类国家第四类国家第五类国家不同
国家
俄罗斯波兰中国韩国巴西智利印度尼西亚阿根廷泰国墨西哥
GDP 0.0492#
(0.0283)
0.118##
(0.0503)
0.0245#*#
(0.0054)
0.1188##
(0.0285)
0.66##
(.0293)
0.08901
(0.0607)
-0.0532##
(0.0063)
-0.0501
(0.067)
-0.0292
(0.019)
0.321##
(0.135)
CPI -0.0142##
(0.0064)
-0.096##
(0.0438)
0.0072
(0.0053)
-0.0186
(0.0306)
-
0.00213
(0.03)
-0.17004
(0.139)
-0.00149
(0.0021)
0.111##
(0.0528)
0.1206##
(0.0420)
0.089
(0.0599)
M27.71e-06#
(4.06e-06)
0.00159##
(0.00048)
-3.71e-07
(9.39e-07)
_8.22e_07##
(2.41e-07)
-0.00033##
(0.000121)
-
5.54e-06
(4.93e-06)
2.92e-07##
(3.43e-08)
0.000908
(0.0011)
-0.0000986
(0.000119)
-0.00024##
(0.000099)
T O p en -0.292
(1.485)
0.684
(1.807)
-1.585##
(0.334)
-1.811
(3.017)
-4.070#
(2.448)
11.453##
(4.9744)
-
0.9160##
(0.1715)
-0.984
(5.876)
1.438#
(0.89)
-3.812
(6.393)
Reserve -0.00096#
(0.000561)
-0.0006
(0.005)
-0.000132##
(0.00003)
0.0019#
(0.0011)
-0.0004
(0.0005)
-0.0036
(0.0046)
-0.0092##
(0.0012)
0.00643
(0.0062)
-0.0006379
(0.00063)
0.0088 ##
(0.0039)
ER -1.054
(1.570)
-1.532##
(0.632)
0.495##
(0.143)
2.561##
(0.516)
1.0137#
(0.585)
6.2979##
(1.719)
-1.187##
(0.0864)
-3.121##
(1.168)
-
2.374
(1.922)
1.621
(1.538)
Irate
0.0192
(0.0624)
-0.0356
(0.0408)
0.031#
(•019)
0.109
(0.088)
0.0397
(0.0249)
0.0616
(0.098)
0.0016
(0.0035)
-0.101##
(0.0279)
-0.1543##
(0.0605)
0.074
(0.068)
C
-0.5975
(5.406)
-3.274
(3.366)
-2.998##
(0.206)
-23.243#*#
(4.279)
-14.918##
(2.722)
-51.1#*#
(12.337)
16.422##
(1.169)
6.138
(4.175)
10.66
(7.675)
-
27.167##
(9.139) 76
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